图书介绍
深度学习框架PyTorch 入门与实践PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 陈云编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：9787121330773
- 出版时间：2018
- 标注页数：290页
- 文件大小：179MB
- 文件页数：303页
- 主题词：机器学习－研究
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图书目录
1 PyTorch简介1
1.1 PyTorch的诞生1
1.2常见的深度学习框架简介2
1.2.1 Theano3
1.2.2 TensorFlow3
1.2.3 Keras5
1.2.4 Caffe/Caffe25
1.2.5 MXNet6
1.2.6 CNTK7
1.2.7其他框架8
1.3属于动态图的未来8
1.4为什么选择PyTorch10
1.5星火燎原12
1.6 fast.ai放弃Keras＋TensorFlow选择PyTorch13
2快速入门16
2.1安装与配置16
2.1.1安装PyTorch16
2.1.2学习环境配置20
2.2 PyTorch入门第一步30
2.2.1 Tensor30
2.2.2 Autograd：自动微分35
2.2.3神经网络38
2.2.4小试牛刀：CIFAR-10分类43
3 Tensor和autograd51
3.1 Tensor51
3.1.1基础操作52
3.1.2 Tensor和Numpy70
3.1.3内部结构73
3.1.4其他有关Tensor的话题76
3.1.5小试牛刀：线性回归78
3.2 autograd81
3.2.1 Variable82
3.2.2计算图86
3.2.3扩展autograd94
3.2.4小试牛刀：用Variable实现线性回归99
4神经网络工具箱nn103
4.1 nn.Module103
4.2常用的神经网络层107
4.2.1图像相关层107
4.2.2激活函数110
4.2.3循环神经网络层114
4.2.4损失函数116
4.3优化器116
4.4 nn.functional118
4.5初始化策略120
4.6 nn.Module深入分析122
4.7 nn和autograd的关系129
4.8小试牛刀：用50行代码搭建ResNet130
5 PyTorch中常用的工具135
5.1数据处理135
5.2计算机视觉工具包：torchvision147
5.3可视化工具149
5.3.1 Tensorboard150
5.3.2 visdom152
5.4使用GPU加速：cuda158
5.5持久化161
6 PyTorch实战指南164
6.1编程实战：猫和狗二分类164
6.1.1比赛介绍165
6.1.2文件组织架构165
6.1.3关于__init__.py167
6.1.4数据加载167
6.1.5模型定义170
6.1.6工具函数171
6.1.7配置文件174
6.1.8 main.py176
6.1.9使用184
6.1.10争议185
6.2 PyTorch Debug指南187
6.2.1 ipdb介绍187
6.2.2在PyTorch中Debug191
7 AI插画师：生成对抗网络197
7.1 GAN的原理简介198
7.2用GAN生成动漫头像202
7.3实验结果分析211
8 AI艺术家：神经网络风格迁移215
8.1风格迁移原理介绍216
8.2用PyTorch实现风格迁移222
8.3实验结果分析233
9 AI诗人：用RNN写诗237
9.1自然语言处理的基础知识237
9.1.1词向量238
9.1.2 RNN240
9.2 CharRNN243
9.3用PyTorch实现CharRNN246
9.4实验结果分析257
10 Image Caption：让神经网络看图讲故事260
10.1图像描述介绍261
10.2数据262
10.2.1数据介绍262
10.2.2图像数据处理270
10.2.3数据加载272
10.3模型与训练275
10.4实验结果分析280
11展望与未来282
11.1 PyTorch的局限与发展282
11.2使用建议286